Adaptiveness and Social-Compliance in Trust Management - A Multi-Agent Based approach
Adaptation et conformité sociale dans la gestion de la confiance - Une approche multi-agent
Résumé
Virtual communities (VCs) are socio-technical systems wherein distributed individuals (human and/or artificial) are grouped together around common objectives and goals. In such systems, participants are massively collaborating with each other’s by sharing their private resources and knowledge. A collaboration always bears the risk that one partner exhibits uncooperative or malicious behaviour. Thus, trust is a critical issue for the success of such systems. The work presented in this dissertation addresses the problem of trust management in open and decentralised virtual communities (VCs). To address this problem, we proposed an Adaptive and Socially-Compliant Trust Management System (ASC-TMS). The novelty of ASC-TMS lies in its ability to exhibit social-awareness and context-awareness features. Social-awareness refers to the ability of the trust management system (TMS) to handle the social nature of VCs by making trust evaluations that are collectively harmful, while context-awareness refers to the ability of the system to handle the dynamic nature of VCs by making trust evaluations that are always in adequacy with the context in which these evaluations are undertaken. Thus, the contributions made in this thesis constitute an additional step towards the automation of trust assessment. We provided accordingly a novel trust management system that assists members of open and decentralised virtual communities in their trust decisions. The system has been implemented and deployed using the JaCaMo multi-agent platform. We illustrated also the applicability of on a real life open innovation virtual community scenario. Finally, the ASC-TMS has been experimentally evaluated using the multi-agent based Repast simulation platform. The preliminary results show that the use of our system significantly improves the stability of the virtual communities in which it has been deployed.
Les communautés virtuelles sont des systèmes sociotechniques dans lesquels des entités (humaines et/ou artificielles) répartis à travers le monde se réunissent autour d’intérêts et/ou d’objectifs communs. Afin de réaliser ces objectifs, les membres de la communauté doivent collaborer en partageant leurs ressources et/ou connaissances. Or, toute collaboration comporte une part de risque dans la mesure où les membres peuvent se comporter de manière non coopérative ou malveillante. Dans de tels contextes, où les mécanismes de sécurité standard ne suffissent plus, la confiance est rapidement devenue un facteur déterminant lors de la prise de décision. Le travail présenté dans cette thèse s’attaque à la problématique de la gestion de la confiance dans les communautés virtuelles ouvertes et décentralisées. Pour cela, nous avons proposé une infrastructure de gestion de la confiance adaptative et conforme socialement (ASC-TMS). L’aspect novateur de ce système réside dans sa faculté à exhiber des propriétés sociales et adaptatives. L’aspect social du ASC-TMS fait référence à la capacité de notre système à prendre des décisions qui soient sûres non seulement pour l’individu mais également et surtout pour les autres membres de la communauté. Par ailleurs, l’aspect adaptatif du système fait référence à la capacité du système à prendre des décisions qui soient en parfaite adéquation avec l’environnement dans lequel ces décisions sont prises. Ainsi, cette thèse constitue une nouvelle étape vers l’automatisation de l’évaluation de la confiance en assistant les membres des communautés virtuelles ouvertes et décentralisées dans leur prise de décision. Le système a été implémenté et déployé en utilisant la plateforme de développement multi-agent JaCaMo. Nous avons également illustré l’applicabilité de notre approche sur un scénario réel de communauté virtuelle d’innovation ouverte. Enfin, nous avons évalué notre système expérimentalement en utilisant la plateforme de simulation multi-agent Repast. Les résultats obtenus montrent que l’utilisation de notre système avait un impact positif sur la dynamique des communautés dans lesquels il est a été utilisé.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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